系统辨识的频域最小二乘算法

提出了一种用于求解有限脉冲响应系统函数和脉冲响应的频域最小二乘算法（ＲＦＬＳ），可应用于非实时系统辨识。本算法具有精度高、运算量小、易于实现和能够达到很高阶数的特点。给出了算法的推导论证、定阶和实用问题的讨论以及计算实例。     

分数阶系统的迭代最小二乘辨识算法

针对等比例阶次的分数阶系统的特点,提出了一种分数阶系统频域辨识的迭代最小二乘算法,并将运算数据的实部和虚部分离计算引入辨识过程,简化了计算的复杂度。此算法是整数阶系统辨识频域最小二乘算法的推广。通过无噪声和有噪声两种情况下的仿真实验,证明了该算法的有效性。     

最小二乘辨识算法的并行计算及实现方法

以机器人自适应扰动控制中系统参数的辨识为模型，对逆归最小二乘辨识算法的并行计算进行了较深入的研究。结果算法的实施，提出了一种基于Ｉｎｔｅｌ８０９８单片机的多单片机结构，其中单端口写入、多端口读出的共享存贮器方案可命名微处理机间直接进行数据传输，有效地提高了数据的传输速率。     

分数阶系统的一种频域辨识算法

研究了利用频率响应数据辨识分数阶传递函数的问题.根据分数阶传递函数模型中,公因子阶次和分母系数是非线性参数,而分子系数则是线性参数,给出了一种频域辨识算法:利用模拟退火算法估计公因子阶次和分母系数,相应的分子系数通过求解线性最小二乘问题得到.该算法可以估计出包括公因子阶次在内的所有模型参数.无噪声和有噪声频率响应数据2种情况下的仿真算例验证了算法的有效性.     

基于直接积分最小二乘法的同步发电机的参数辨识

针对同步发电机模型参数中多个不可观测量的存在使得需要求解复杂的微分方程组对电机参数进行辨识,进而导致了辨识困难,提出了一种完全由可观测量表示的同步发电机辨识模型,即状态量均为由发电机出口电流、励磁电压、励磁电流以及功角,转速变量增量表示的可量测量,并基于该模型提出用直接积分最小二乘原理(DILS)来辨识发电机参数.这样既避免了复杂微分方程的求解过程,简化了参数辨识方法,又提高了辨识效率.辨识后,利用MATLAB进行算例仿真,通过实测曲线和辨识曲线的拟合表明了所采用的辨识模型与算法是正确、有效的.     

一种基于最小二乘准则的自适应滤波算法

基于最小二乘准则J（n)=∑i=1^nλn-i|e(i)|^2,利用最徒梯度下降法,得到一种新的梯度型自适应滤波算法,该算法避免了递推最小二乘RLS（Recursive Least Squares)乍江需递推估计更新自相关矩阵Rxx(n)的逆的不足,计算模拟仿真结果表明该算法有良好的收敛性能,收敛速度快于LMS（Least Mean Squares)算法、NLMS（Normalized Least Mean Squares)算法和RLS算法。     

基于PLC的最小二乘参数辨识的实现

文章基于西门子S7-300 PLC(可编程逻辑控制器),根据最小二乘算法原理,设计了一种能够在线估计系统模型参数的辨识器;在编程过程中大量使用了功能FC,利用其临时变量来节省PLC存储器空间,以完成较为复杂的运算;最后以双容水箱为对象进行了在线辨识.结果表明,所设计的辨识器具有良好的实时性和准确性.     

时滞系统的频域子空间辨识算法

针对时滞多变量系统的辨识问题,提出了一种频域子空间算法,通过使用多项式对时滞项进行近似,可以用适当阶次的线性模型对时滞系统进行逼近,在时滞常数已知时,通过把时滞项析算到输入中,使用改进的频域辨识方法可以得到较为精确的结果,仿真研究表明,这种方法在适当选取的激励信号和采样频率下可以较好地逼近原始系统。     

基于MATLAB的最小二乘法系统辨识与仿真

将MATLAB应用到系统辨识中,在分析最小二乘法的基本原理和推导过程的基础上给出了系统辩识中算法参数估计的递推公式,并进行了实例仿真.     

基于最小二乘改进算法的时变系统参数辨识

在系统辨识领域,常规最小二乘法是一种最基本的辨识方法之一.然而,随着观测数据的不断增加,会出现“数据饱和”的现象,造成新观测数据对估计值起不到修正的作用.由于新观测值对未知参数估计的影响要比旧观测值大,采用了渐消记忆和限定记忆最小二乘改进算法,来实现时变过程的参数辨识,并进行了仿真实验.仿真结果表明,它们能够克服“数据饱和”现象,从而改善参数辨识结果     

基于频域的线性中立型时滞系统的稳定性准则

基于稳定性的频域分析技术,研究了线性中立型时滞系统渐近稳定的充分性条件．根据系统的特征方程,结合矩阵分析理论中模矩阵和谱半径的性质,得到了一个新的充分性准则．这个准则比用矩阵测度和矩阵范数来描述的准则具有更小的保守性．计算实例表明所得结果是有效的,具有比现有文献结果更小的保守性．     

非自衡时滞过程的一种闭环辨识方法

非自衡时滞过程作为一个开环不稳定过程，开环辨识测试过程中的外界扰动将产生不确定性影响。为此，提出一种闭环频域辨识方法，该方法由两部分构成：（1）采用双通道继电反馈方法（Two-channel Relay Feedback Test,TRFT)以闭环的方式提取非自衡时滞过程多点频率特性，该方法在保证系统的稳定性的同时，能够克服扰动对这种开环不稳定过程的不确定性影响；（2）一种非自衡时滞过程的频域辨识算法，用以估计系统带有的传递函数模型。仿真结果验证了所提出方法的有效性。该方法可与非自衡过程控制器设计方法相结合，改善大时滞非自衡过程的控制问题。     

B样条曲线逼近的一种新方法

基于B样条曲线拟合出现的问题和困难,提出了一种新的B样条曲线拟合方法.该方法成功地避免了数据点参数化的问题,并使得逼近曲线具有较好的形状和接近弧长参数化的节点向量.本方法基本思想是:先用易于控制形状的低阶曲线拟合数据点,此曲线称为控制曲线,然后用高次曲线逼近该控制曲线,此高次曲线称为逼近曲线.根据本方法,设计新的拟合目标函数,通过求解二次优化系统来求解逼近曲线,并充分利用控制曲线提出一种新的接近弧长参数化的节点向量的设置方法.     

动态载荷的频域识别方法

将动态载荷识别的频域方法归结为统一的形式 ,不论是随机激励还是确定性载荷 ,均可利用实测的系统响应及响应与激励间的广义传递矩阵进行动载荷的识别 .通过对识别过程中精度影响因素的分析 ,提出利用计算机模拟方法选择响应测点以提高识别精度的方法 ,有利于工程应用 .     

基于子空间辨识的DOA和频率联合估计算法

针对阵列信号波达方向(DOA)和频率联合估计计算量大、参数配对较困难等问题,提出了一种基于子空间辨识方法的DOA和频率联合估计算法.该算法构造了一个特殊的状态空间模型,并通过选取辅助矩阵来抑制噪声.由子空间辨识方法得到广义可观测矩阵的估计值,再利用总体最小二乘(TLS)方法得到系统矩阵的估计值,由系统矩阵得到DOA和频率的估计值.该方法具有参数自动配对和计算量小的特点.计算机仿真验证了该算法的有效性.     

大系统分散镇定的一种频域方法

本文将多变量频域法与大系统理论相结合,提出了一种大系统分散镇定的频率设计方法。作者首先将大系统分散镇定问题用频域的语言来进行描述,然后将大系统问题分解成一系列问题。最后,对小系统的设计和分散设计的物理意义进行了深入的讨论。     

基于频率分析的实时滤波器研究

大射电望远镜FAST关键技术研究的模型实验中,采用莱卡全站仪构建了馈源位姿测量系统。针对测量数据的噪声,提出了一种基于频率分析的实时滤波方法,能够有效地跟踪大范阎机动目标的运动。该滤波器在传统多项式拟合滤波器的基础上,采用动态频率分析和预测技术,使得滤波时滞只有采样周期的三分之一左右,适合高实时性要求的应用。在FAST馈源精调平台的振动控制实验中,应用该滤波器显著提高了控制效果。     

频域和时域两种计算方法对某大桥的抖振响应分析

大跨度桥梁对风荷载敏感性强,静风变形和脉动风荷载下的随机振动响应比较复杂,抖振响应分析就成为了设计的关键问题.分别应用频域和时域的分析方法,对大桥进行了横风向抖振响应分析,进而对比两种方法下抖振响应的位移均方差和最大值.计算结果表明:1)对于均方差求解两种计算方法有很好的一致性,对于最大值的求解两种计算方法有一定的误差;2)抖振位移主要由主梁各方向一阶振动模态控制,高阶模态的参与效应很小.     

基于逆积分方程的正弦波频率估计

频率估计算法的普遍问题是计算量大并且在低信噪比时性能较差.文中提出一种基于逆积分方程(Inversion Integral Equation,IIE)的频率估计新算法.首先利用快速傅立叶变换得到频率的粗估计,并从傅立叶变换中提出一个窄带信号建立积分方程.然后通过对积分方程中参数和特征频率的估计得到最终的频率估计.仿真结果显示文中算法以适中的计算量在低信噪比下达到了较好的性能.     

基于频域特性的工况变化系统的PI参数整定

控制系统的闭环特性在频域中是以幅值裕量和相位裕量表征的,由于被控系统在实际运行中工况条件存在不确定性,系统的性能往往达不到设计要求.提出一种基于继电反馈测试的方法,在线测量实时控制系统的两个频域指标,并在此基础上进行PI控制器的参数调整,以保持系统的闭环性能.仿真结果表明,该方法是有效的.